[论文解读] Securing UAV Communications Via Trajectory Optimization

Guangchi Zhang, Qingqing Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 12, 2017

UAV Applications and Optimization参考文献 13被引用 19

一句话总结

本文提出了一种联合轨迹与功率控制优化框架，以在无人机（UAV）支持的物理层安全通信中最大化保密速率。通过利用无人机移动性，动态调整与合法用户和窃听者之间的链路质量，并采用块坐标下降法结合连续凸优化，所提算法在低发射功率和受限飞行时间条件下，显著优于基准方案，保密速率提升明显。

ABSTRACT

Unmanned aerial vehicle (UAV) communications has drawn significant interest recently due to many advantages such as low cost, high mobility, and on-demand deployment. This paper addresses the issue of physical-layer security in a UAV communication system, where a UAV sends confidential information to a legitimate receiver in the presence of a potential eavesdropper which are both on the ground. We aim to maximize the secrecy rate of the system by jointly optimizing the UAV's trajectory and transmit power over a finite horizon. In contrast to the existing literature on wireless security with static nodes, we exploit the mobility of the UAV in this paper to enhance the secrecy rate via a new trajectory design. Although the formulated problem is non-convex and challenging to solve, we propose an iterative algorithm to solve the problem efficiently, based on the block coordinate descent and successive convex optimization methods. Specifically, the UAV's transmit power and trajectory are each optimized with the other fixed in an alternating manner until convergence. Numerical results show that the proposed algorithm significantly improves the secrecy rate of the UAV communication system, as compared to benchmark schemes without transmit power control or trajectory optimization.

研究动机与目标

• 解决无人机对地通信中的物理层安全问题，其中窃听构成威胁。
• 克服固定节点系统中因路径损耗及窃听者信道状态信息（CSI）不可用而导致保密速率受限的局限性。
• 在有限飞行周期内，通过无人机移动性与发射功率控制，最大化平均保密速率。
• 在实际移动性与功率约束下，联合优化无人机轨迹与发射功率。

提出的方法

• 建立非凸优化问题，通过联合设计无人机轨迹与发射功率以最大化保密速率。
• 应用块坐标下降法：交替优化轨迹（固定功率）与功率（固定轨迹）。
• 采用连续凸优化方法，将非凸子问题迭代近似为凸问题。
• 基于视 Line-of-Sight（LoS）信道模型实现轨迹优化，假设无人机可探测并跟踪地面窃听者。
• 集成平均与峰值发射功率约束，以及无人机移动性限制（最高速度、飞行时长）。
• 通过迭代算法求解，收敛至局部最优解，且保证收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在存在地面窃听者的情况下，能否利用无人机移动性提升物理层保密速率？
• RQ2 联合轨迹与功率控制与仅采用其中一项优化的方案相比，性能如何？
• RQ3 飞行时间与发射功率对保密速率性能有何影响？
• RQ4 当窃听者比合法接收者更近时，轨迹设计在克服较差信道条件方面效果如何？
• RQ5 所提算法是否能在不依赖发射端窃听者CSI的情况下实现显著的保密速率增益？

主要发现

• 所提联合轨迹与功率控制（TO w/ PC）算法在所有测试飞行时间与功率水平下均实现最高保密速率。
• 当平均发射功率较低（≤−5 dBm）时，功率控制带来的保密速率增益大于轨迹优化，使得“仅功率控制”方案（line w/ PC）几乎与“联合优化”方案（TO w/ PC）性能相当。
• 随着平均发射功率增加，轨迹优化的作用更加显著，“仅轨迹优化”方案（TO w/o PC）逐渐逼近“联合优化”方案（TO w/ PC）的性能。
• 飞行时间T越长，保密速率越高，原因在于无人机可在最优位置长时间悬停，使无人机靠近合法用户且远离窃听者。
• 当T = 250 s时，无人机以最高速度飞往战略悬停点后返回，证实最优悬停位置可最大化保密速率。
• 该算法在10–15次迭代内收敛，展现出计算效率与实际可行性。